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数据管理能力概述 《大数据产业发展十四五规划》多次提到“数据管理”和“数据管理能力”，进入数字化经济时代，数据已成为产业发展的生产要素，企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。 DCMM（Data management Capability Maturity Model）是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T
数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案是什么，有哪些区别和联系？ 如今随着互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来，数据管理工具也得到了飞速的发展，大数据相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么，又有
数据安全治理能力概述 发展数字经济、加快培育发展数据要素市场，必须把保障数据安全放在突出位置。这就要求我们着力解决数据安全领域的突出问题，有效提升数据安全治理能力。随着数据安全监管要求逐渐落地，组织数据安全治理动力明显攀升，数据安全技术及服务供给不断释放。整体来看，数据安全治理进入快速发展阶段。
华为数据治理思考 华为在发展中也遇到了如下的数据问题： 数据管理责任不清晰，造成数据问题无人决策解决； 数据多源头，造成数据不一致，不可信； 数据大量搬家造成IT重复投资； 数据无定义造成难于理解、难于使用； 各部门发布报告，统计口径不一致，困扰业务决策； 数据形态多样化，数据量迅猛增长，数据处理逻辑复杂，投资大；
为数据战略，数据治理，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定。 该标准适用于信息系统的建设单位，应用单位等进行数据管理时的规划，
数据治理实施方法论 数据治理实施方法论按照数据治理成熟度评估->评估现状、确定目标、分析差距->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。 图1 数据治理实施方法论 这也遵循了PDCA（Plan-Do-Check-Action）循环的科学程序，
亿信华辰深耕数据领域17年，致力于打造围绕着数据全生命周期的智能化产品线，所有产品都可以独立应用，无缝集成，可根据需求定制符合客户发展的灵活、便捷、高效数字化转型解决方案，提速改革发展步伐，助力政企数字化转型，让数据驱动进步。 父主题： 数据资产入表
数据资产入表三步走 数据资产“入表”，是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场发展的关键一步。国有企业、上市公司如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，如何管好用好数据资产，已成为数字化转型的关键命题。对此，国内领先的数据分析和数据治理产品与服务提供商亿信华
照分子公司（集团、子公司、部门等）、业务领域（采购、生产、销售等）或者实施环境（开发、测试、生产等），没有特定的划分要求。 随着业务的不断发展，您可能进行了更细致的工作空间划分。这种情况下，您可以参考本文档，将原有工作空间的数据（包含管理中心数据连接、数据集成连接和作业、数据架构
详细说明请参见使用时间宏变量完成增量同步。 说明： 如果配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“数据开发作业计划启动时间-偏移量”，而不是“CDM作业实际启动时间-偏移量”。 TBL_E 读取方式 包括HDFS和
table create table drop table into outfile 如果SQL语句过长，会导致请求过长下发失败，继续创建作业系统会报错“错误请求”，此时您需要简化或清空SQL语句，再次尝试继续创建作业。 select id,name from sqoop.user;
管理配置中心：数据架构中提供了丰富的自定义选项，统一通过配置中心提供，您需要根据自己的业务需要进行自定义配置。 数据调研：基于现有业务数据、行业现状进行数据调查、需求梳理、业务调研，输出企业业务流程以及数据主题划分。 主题设计：通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。
数据源类型繁杂，针对不同数据源开发不同的任务，脚本数量成千上万。 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源。 多种网络环境支持 随着云计算技术的发展，用户数据可能存在于各种环境中，例如公有云、自建/托管IDC、混合场景等。在异构环境中进行数据迁移需要考虑网络连通性等因素，给开发和维护都带来较大难度。
Metadata)和业务元数据（Business Metadata）。 技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。
(Source Data Integration)，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI (Data Warehouse Integration)，又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，对源系统进来的数据进行整合、清洗，并基于三范式进行关系建模。 DWR (Data
Data Integration (SDI)又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI Data Warehouse Integration (DWI)又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，源系统进来数据会有整合、清洗，基于三范式关系建模。 DWR Data Warehouse
化查看数据血缘关系。 约束限制 数据血缘关系更新依赖于作业调度，数据血缘关系是基于最新的作业调度实例产生的。 对于同一版本的数据开发作业，系统基于最新的作业调度实例生成数据血缘关系后，在冷却期（默认为48小时）内不会再次更新数据血缘关系。如需更新，需要等待冷却期结束或将数据开发作业再次提交版本后调度。
在弹出的导入资源窗口中，“文件位置”选择为“本地”，选择从旧空间导出的资源文件，“重名处理策略”默认选择“覆盖”，单击下一步。 图9 导入资源 资源开始导入，导入成功后系统会显示导入的资源名。 图10 导入资源成功 导入环境变量 单击左侧导航上的“配置”，进入环境变量页面。 单击环境变量配置下的“导入”，导入环境变量。
提供数据系统的数据相关信息（元数据、数据字典、数据血缘）。 协助执行IT相关的数据治理工作。 确保数据系统的技术方案符合本领域的信息架构，技术选择能够满足数据发展中长期的需求。 父主题： 数据治理组织架构
照分子公司（集团、子公司、部门等）、业务领域（采购、生产、销售等）或者实施环境（开发、测试、生产等），没有特定的划分要求。 随着业务的不断发展，您可能进行了更细致的工作空间划分。这种情况下，您可以参考本文档，将原有工作空间的数据（包含管理中心数据连接、数据集成连接和作业、数据架构
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